OpenClaw与Hermes对比哪个更适合你呢?

字数 1414，阅读大约需 7 分钟

背景

二月份以来一直在用OpenClaw，已经烧了十几亿的Token了，最近听说“Hermes Agent”，有后来居上的趋势，成了OpenClaw的最大竞争对手。

一句话说清区别

OpenClaw像瑞士军刀 + 应用商店，而Hermes 则是会自我升级的 AI 伙伴

核心差异

OpenClaw —— "广而可控"

主打消息路由和多平台集成，把 LLM 包装成一个可扩展的执行平台。

优点：

• • 52,000+ 社区技能（ClawHub），下载即用
• • 50+ 平台集成 —— 微信、QQ、飞书、钉钉等国内聊天软件全覆盖
• • 配置驱动 —— json 配一配就能跑，不用写代码
• • 行为透明 —— 干了啥一目了然，便于审计

缺点：

• • 技能是静态的，想要个性化得自己改或等社区更新
• • 长期个性化一般，记忆更像个笔记本而不是大脑

Hermes Agent —— "深而进化"

内置学习闭环，干完活自动总结经验、生成可复用技能、越用越懂你的习惯。

优点：

• • 自动生成技能 —— 任务跑完自动提炼成可复用技能
• • 四层记忆架构 —— 检索 + 摘要 + 跨会话，真的越用越聪明
• • 安全第一 —— 高危操作默认弹审批 + 容器隔离，心里踏实
• • 响应更快 —— 部分测试首 Token 180ms vs OpenClaw 的 220ms

缺点：

• • 生态没 OpenClaw 丰富，有些复杂集成得自己写
• • 更偏个人/研究向，团队大规模协作得额外配置

我的真实体验

OpenClaw 用了两个多月：

生态确实丰富，想做什么基本都能找到现成技能，也能自己写脚本完成一点定时任务或自动化。多平台覆盖也强基本覆盖了国内知名IM无缝切换。但技能是静态的，想要个性化得自己改或等社区。梦境记忆系统还在优化，最近五连日更都在调整优化这个记忆系统，试用了二天效果还不明显。现在偶尔还是会有点失忆，之前说过的事不记得了，需要主动提示如：“查询历史会话，找到xxx相关的内容，再做xxxx事”，这样小龙虾会读取之前的会话记录，再去提取之前提到的xxx相关内容。

Hermes 试用感受：

刚装上，还没怎么用，安装简单，没找到官方中文文档，终端界面支持多行编辑，还是用不怎么习惯。网上说的"越用越懂我"暂时没体验到，毕竟刚安装没用多久。安全策略保守，高危操作会弹审批，心里更踏实，但是，飞书遇到审批时会卡住，添加了卡片回传交互事件也没有解决，可能是飞书插件的问题，坐等大佬们更新。可以配置三个模型自动切换，可以根据输入信息有一个简单的智能路由，将问题分为简单和复杂调用不同的模型，再一个就是一个`fallback`模型。但生态确实没 OpenClaw 丰富，想收邮件插件得自己装，先装`Rust`再装`Himalaya`,还有些复杂集成得自己写（或提示AI写）。这个持续体验中，有好玩的再来分享。

怎么选？

选 OpenClaw，如果你：

• • 需要立即多功能、大量现成工具
• • 追求多平台自动化，工作生活全覆盖
• • 喜欢深度定制、玩生态的硬核玩家
• • 希望严格控制 Agent 行为

选 Hermes Agent，如果你：

• • 想要一个 "越来越聪明"的长期 AI 伙伴
• • 处理复杂、跨时段任务，少干预、自主跑
• • 注重记忆积累和自我优化
• • 偏好**"养成系"体验**，追求长期价值

我的建议：小朋友才做选择，成年人都要

• • Hermes 做"大脑" —— 负责学习、记忆、长期理解
• • OpenClaw 做"手脚" —— 负责丰富执行生态、多平台集成（还在坐等梦境优化的更好）

官方支持迁移工具（hermes claw migrate），切换成本低，值得尝试双开。一个字：香。

两者都依赖 LLM API 或本地模型，实际成本主要来自 token 消耗。别问我怎么知道的 —— 十几亿 Token 摆在这儿呢。生产环境建议用沙箱或审批机制，尤其涉及敏感数据时。